Temario del curso
Introducción a las operaciones de Kubernetes mejoradas con IA
- Por qué la IA es importante para las operaciones modernas del clúster
- Limitaciones de la lógica tradicional de escalado y programación
- Conceptos clave del aprendizaje automático para la gestión de recursos
Fundamentos de la gestión de recursos en Kubernetes
- Fundamentos de la asignación de CPU, GPU y memoria
- Comprensión de cuotas, límites y solicitudes
- Identificación de puntos de bloqueo e ineficiencias
Enfoques de aprendizaje automático para la programación
- Modelos supervisados y no supervisados para la ubicación de cargas de trabajo
- Algoritmos predictivos para la demanda de recursos
- Uso de características de MA en programadores personalizados
Aprendizaje por refuerzo para autoescalado inteligente
- Cómo los agentes de aprendizaje por refuerzo aprenden del comportamiento del clúster
- Diseño de funciones de recompensa para la eficiencia
- Desarrollo de estrategias de autoescalado impulsadas por aprendizaje por refuerzo
Autoescalado predictivo con métricas y telemetría
- Uso de datos de Prometheus para la previsión
- Aplicación de modelos de series temporales al autoescalado
- Evaluación de la precisión de las predicciones y ajuste de modelos
Implementación de herramientas de optimización impulsadas por IA
- Integración de frameworks de MA con controladores de Kubernetes
- Despliegue de bucles de control inteligentes
- Extensión de KEDA para la toma de decisiones asistida por IA
Estrategias de optimización de costos y rendimiento
- Reducción de costos de cómputo mediante escalado predictivo
- Mejora del uso de GPU con ubicación impulsada por MA
- Equilibrio entre latencia, rendimiento y eficiencia
Escenarios prácticos y casos de uso del mundo real
- Autoescalado de aplicaciones con alta carga mediante IA
- Optimización de grupos de nodos heterogéneos
- Aplicación de MA a entornos multipropietarios (multi-tenant)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de Kubernetes
- Experiencia con implementaciones de aplicaciones contenerizadas
- Familiaridad con las operaciones del clúster y la gestión de recursos
Audiencia objetivo
- Ingenieros de fiabilidad (SRE) que trabajan con sistemas distribuidos a gran escala
- Operadores de Kubernetes que gestionan cargas de trabajo con alta demanda
- Ingenieros de plataforma que optimizan la infraestructura de cómputo
Testimonios (3)
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